人身财产安全、社区防疫管理、高空抛物治理、垃圾堆积治理、电动车消防管理、关爱帮扶特殊人群··· ···这些一直是社区治理的重要工作。 腾讯云未来社区依托腾讯云AI技术，通过智能硬件设施的全面部署，融合人工智能、大数据、物联网、区块链等先进技术，致力于实现社区空间内的全域感知，全时响应，充分运用AI智能科技，为基层治理添砖加瓦，为居民生活保驾护航，助力打造平安和谐智慧化社区。 社区档案 社区档案对社区中要素进行管理，以“人”为核心，通过AI、结构化基础数据、IoT，将社区内的“空间、事件、物、车”与“人”进行
AI 科技评论按：2 月 7 日，也就是刚刚过去的春节期间，吴恩达的女儿 Nova 出生了，这是他和妻子 Carol 的第一个孩子。
合成特定姿态下的人物图像，并进一步让人物动起来，做出逼真，连贯的动作，是多媒体领域颇具趣味的研究方向。近年来，图像生成及图像翻译领域快速发展，为人物动作视频合成问题提供了有效的实现路径。利用骨架+纹理特征合成视频帧的研究思路，现有研究取得了一定突破，已经能够合成较为流畅的高分辨率人物动作视频，但在处理遮挡，提升动作真实性，以及特征解耦等方面还有明显改进空间。本次讲座将带大家一同回顾人物动作视频生成的发展历程，解读若干最新的重要成果，并同大家共同探讨未来的发展趋势。
12月20日，雷锋网主办的AIoT+智慧城市峰会在深圳举行，ZNV力维首席技术官曹友盛在峰会上分享了ZNV AIoT架构设计与 AIoT如何赋能智慧城市的创新实践。
目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景，但同时也是计算机视觉中比较困难的一个问题。这主要是由于待跟踪的目标被遮挡造成的。本文主要介绍多目标跟踪目前的一些解决策略以及未来的发展趋势。
鲁棒优化以及分布鲁棒优化问题已经成为当今优化领域的研究热点，在金融，调度以及机器学习等领域中都有着广泛的应用。本文主要介绍基于数据的分布鲁棒优化算法中的建模及其具体应用。
服务业、制造业、建筑业、教育业、农牧业等横跨多个行业的代表集体为机器人产业“背书”，相继建议在经济性、技术性、可靠性满足要求时，用机器人替代重复性的劳动，以缓解许多行业日渐加剧的“招工难”“用工荒”现象。
Meta 创建了一个能够翻译 200 种不同语言的人工智能模型，包括许多目前商业工具不支持的语言。Meta 正在开源该项目，希望其他人能够在其工作的基础上进行开发。
此次的文章分享主要关于二值化网络在图像分类中的应用。自BinaryConnect，二值化网络取得了一系列的进展。相比于全精度的网络，二值化网络对于全连接或者卷积层压缩32倍，成为一比特，大大减小了网络的存储空间，在二值化权重后，运算可以简化为加减法，如果进一步二值化特征图，运算可以转化成为xnor+bitcount操作，从而进一步加速运算。
Pine 整理自 MEET2023 量子位 | 公众号 QbitAI 在人工智能的三驾马车中，算力作为算法和数据的支撑，它的作用一直都不容小觑。 目前，人工智能在和各个行业不断融合发展，这对算力也提出了更高的要求。 无论是AI大模型训练，自动驾驶系统的感知模型训练，还是AI+Science或者数字人的建模或渲染，都离不开强大算力的支撑。 在MEET2023智能未来大会上，浪潮信息副总裁、浪潮人工智能与高性能计算产品线总经理刘军分享了在AI新时代，他对智算算力的一些思考，并抛出了这样一个观点： 智算力就是创新
随着深度卷积神经网络的迅速发展，基于图片的识别任务包括分类、检测与分割等都得到了极大的进步。然而，我们现实生活面临的都是一些视频流信息，而基于图片的模型参数量大且Inference时间较长，如何将这些模型迁移到视频流上成为了一个研究热点。此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。
基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。人体图像视频不仅包含了复杂的背景，还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素，这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。相比图像视频，人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响，所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。人体骨架序列不仅包含了时序特征，而且还包含了人体的空间结构特征，如何有效地从人体骨架序列中提取具有判别性的空间和时间特征是一个有待解决的问题。我们提出了Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning，并发表在ECCV18上。
半监督图卷积神经网络(Semi-GCN)对原始的GCN进行了约束与简化，也因此诞生了诸多研究方向。GraphSAGE首先归纳出了Neighbor Aggregate模式；GAT将Attention机制引入到了GCN当中；GeniePath尝试将GCN的层次做深。本次讨论将主要介绍semi-GCN之后的这些变体与它们之间的联系，以及当前GCN研究当中的问题与挑战。
分布式优化理论和算法近年来在多智能体系统中得到了广泛的发展与应用，目前在机器学习领域也正在受到越来越多的关注。本文主要介绍目前分布式优化算法的分类和研究现状，以及作者在该方向的一些工作。
这天，居住在成都高新区肖家河街道的小陈（化名）来到街道的办事大厅，原本以为要排很久的队，却有工作人员指引可以关注公众号，线上就能办理业务，不仅为老百姓办事提供便捷途径，更成为街道大厅线下办事的强力补充…… 随着城市现代化治理的不断推进，基层政府治理体系建设作为其中重要的一环，越来越需要智能技术加持。 如何助力基层政府，更好推进各项政策和政府治理体系建设，让人民群众切实感受实惠与便利，成为一大重点。 基于此，腾讯云携手了了科技，针对基层政府（街镇、村社）的业务痛点，推出了「基层治理一体化」方案： 利用移动互联
在神经网络中，我们知道卷积层通过卷积核和原始特征的线性结合得到输出特征，由于卷积核通常是局部的，为了增加感受野，往往采取堆叠卷积层的方式，实际上这种处理方式并不高效。同时，计算机视觉的很多任务都是由于语义信息不足从而影响最终的性能。自注意力机制通过捕捉全局的信息来获得更大的感受野和上下文信息。这次的分享主要从自注意力的角度分析最近的一些发展，以及相应的改进方案。
近年来，图像补全问题在应用深度学习技术的条件下已经实现了较好的补全效果，甚至于人眼也难以分辨。故而，该技术也已经成为图像补全问题上的一个研究热点。同时，如何修改对抗生成网络以使其更好的适应图像补全问题来构造更有效的生成模型已经得到了越来越多的关注。人脸补全作为图片补全问题的一个分支，是一种常见的人脸图像编辑技术，它也可以用来编辑人脸属性。生成的人脸图像既可以与原始人脸图像一样精确，也可以与未遮挡人脸图像在内容上保持一致，以使补全的图像看起来具有真实的视觉感受。
Anaconda（专注于数据分析的 Python 发行版创建者）最近发布了一份关于数据科学现状调查结果的报告。该报告总结了来自 133 个郡县的近 3500 名学生、学者和专业人士的回复，内容涵盖受访者人口统计征、工作以及社区趋势等话题。
毫无疑问，今年的报告主题是围绕生成式AI展开的。生成式人工智能项目总数同比增长达到疯狂的248%！
基于联结时序分类(CTC)的声学模型不再需要对训练的音频序列和文本序列进行强制对齐，实际上已经初步具备了端到端的声学模型建模能力。但是CTC模型进行声学建模存在着两个严重的瓶颈，一是缺乏语言模型建模能力，不能整合语言模型进行联合优化，二是不能建模模型输出之间的依赖关系。RNN-Transducer针对CTC的不足，进行了改进，使得模型具有了端到端联合优化、具有语言建模能力、便于实现Online语音识别等突出的优点, 更加适合语音任务，值得引起大家的重视。
图是现实世界中一类重要的数据结构，社交网络、通讯网络、交通网络、蛋白质作用网络等都可以由图的形式表达。图的生成与分类、社区发现、节点分类等任务也有着广泛应用。近几年图卷积神经网络把深度学习中卷积神经网络的思想用到图的学习上，达到了非常好的效果。本文主要介绍图卷积网络的基本概念以及关于它的一些进展。
近年来，随着监控摄像头的普及与应用，监控摄像头系统在打击罪犯和刑侦安全方面起到了至关重要的作用。利用监控系统查找犯罪嫌疑人，从而侦破案件已经成为公安机关的重要破案手段。这一重要应用使得行人重识别问题得到广泛关注。行人重识别是指给定行人在某一监控摄像头下的图片，利用计算机视觉算法在其余监控摄像头下识别出这一特定行人。
在人工智能领域尤是如此，随着AI应用的不断落地，人们越来越意识到人工智能系统所带来的风险，并认识到现有法律与业界、学界规范仍不足以保证人工 智能的可靠研发。
在吴大大medium账号上，有一封以Carol和吴恩达署名的文章向我们传达了这个消息：
对图像场景的准确理解和建模是人们一直以来的诉求，这是因为精确的场景模型是后续高层的智能安防及自动驾驶任务的基础。目前对于场景的像素级理解主要包括了实例分割和语义分割，而新提出的全景分割（Panoptic Segmentation）则对这两个任务进行了统一，推动了对场景的全面理解。此次分享的文章主要关于全景分割任务介绍及其进展。
这是一篇机器之心的招聘推文，tl;dr 直接拉到文末点击阅读原文查看职位信息快速投递或将简历发送至 lab@jiqizhixin.com 机器之心是国内领先的人工智能专业信息服务平台，通过媒体、活动、社区、数据库和研究报告等业务，为专业用户传递高质量信息及知识，为相关企业提供技术品牌传播、市场推广、专业洞见和决策辅助等服务，以促进人工智能技术发展及落地，推动产业公司的数字化转型和智能升级。 在机器之心媒体读者较为熟悉的媒体及活动方面，机器之心凭借自身积累的独特的内容原则和价值观，领先于行业的信息筛选、研究
10月20日，腾讯织云 Metis 智能运维学件平台在 OSCAR 开源先锋日上宣布，正式对外开源。Metis 是AIOps（Algorithmic IT Operations），即智能运维领域的首个开源产品。智能运维主张通过算法从海量运维数据中学习摸索规则，逐步降低对人指定规则的依赖，进而减少人为失误。
参会的成员都是产学研界耳熟能详的名字：上海人工智能研究院、中国科学院自动化研究所、上海白玉兰开源开放研究院、OpenI启智社区、华为、昇思MindSpore……
需要注意的是，尽管这些观点存在，但绝大多数行业专业人士认为“前端已死”是一个过于极端的说法。前端的核心价值在于用户体验、界面设计和应用性能优化等方面，这些特征难以被完全替代。实际上，前端领域仍然在不断发展，新的技术和工具的涌现为前端开发者提供了更多的机会和挑战。
然而，一个冷门的技术领域——RPA （Robotic Process Automation，即机器人流程自动化），却因疫情的爆发而加速“出圈”，成为投资者眼中新兴的风口。
知名人工智能研究人员SEBASTIAN RASCHKA在进入2023年尾声的时候，对几年行业的发展进行了一个全面的回顾。
——黑马名片—— 蒋涛 CSDN创始人，极客帮基金创始合伙人； 黑马营7期营员，黑马连营第5期连长； 有24年软件开发经验，其创立的CSDN是全球最大的开发者社区；同时具备投资人身份，先后投资了聚合数据、IT桔子等90余家高科技创业公司。 行业☞人工智能 关键词☞趋势洞察家、技术达人、极客范儿 尽管人类是科技的创造者，却无法掌控其发展。我们所能做的就是掌握科技的发展趋势。人工智能浪潮来临，它将如何颠覆我们的工作和生活呢？ 近日，黑马营7期营员、黑马连营第5期连长蒋涛与我们分享了他的看法。他认为，未来
过去十年，全球计算产业掀起了一场变革。随着移动计算的兴起，智能手机为主的设备取代 PC 成为个人计算市场的主流，ARM 芯片的出货量将 x86 等对手远远抛在后头。无论是 HPC 高性能计算、云端服务器还是个人 PC，都不再由 x86 架构牢牢把持，而是有了更多芯片架构的选择。面向未来的变化，我们需要一个支持多体系架构的操作系统，以适应云边端多种场景和多种模式。
在当今数字化浪潮中，AI 工具正成为工作中的秘密武器。随时关注 AI 相关资讯也正成为我们的习惯。而本期日报就为大家带来了一些前沿 AI 资讯网站。通过这些网站，您将了解到最新的技术趋势、前沿研究和成功应用案例。它们不仅提供深度洞察和专业知识，更提供了实用的指导和最佳实践。通过掌握这些工具的精髓，将能够在工作中发挥出更大的潜力，让您的成果更加亮眼。让我们一同开启智能新纪元，揭示 AI 资讯网站工具的无限魅力。加入我们，探索这个令人兴奋的 AI 工具世界！
刚过去的一周，我参与了两场技术大会。其中一场是 VMworld 2021 中国大会的主题演讲，关于应用现代化和 Tanzu 的解决方案，本文介绍最新的 Tanzu 大家庭的信息，并附上视频回放。另一场大会是 KubeCon 中国大会，另文再述。
目前基于深度学习的通用物体检测算法大致可以分为两类：一步法检测器和二步法检测器。一步法检测器有较高的检测速度，但检测精度不如二步法检测器。而二步法检测有较高的检测精度，但检测效率不如一步法检测器。为了使得一步法检测器获得二步法检测器的检测精度，同时保持较高的检测效率，本文作者对一步法和二步法检测器进行了一系列探索，提出了RefineDet、SRN、AlignDet等系列算法。此次分享，首先概括地介绍通用物体检测算法，接着介绍作者的一系列相关工作，最后对物体检测的发展进行讨论与展望。
人工智能迅速发展，大模型技术成为赋能各行各业的关键。从算力底座、智力增强到人机协作，大模型正在重塑人类社会，成为可依赖的"外脑"。
本文介绍了普元在大数据治理方面的情况，普元通过自服务大数据平台、数据治理、数据资产管理等方案，帮助企业构建自己的数据资产、提升数据价值。普元还分享了在大数据治理过程中遇到的困难，包括数据不标准、数据不一致、数据不可用等问题，并提出了解决方案。普元还强调了大数据人才的重要性，认为大数据人才需要具备多方面的能力，包括传统的统计学、知识图谱、知识工程等方面的能力，同时还需要具备行业业务熟悉的能力，能够将技术和业务结合起来。
视频监控与AI人工智能的结合是当今社会安全领域的重要发展趋势。随着科技的不断进步，视频监控系统已经不再局限于简单的录像和监视功能，而是开始融入人工智能技术，实现更加智能化的监控和安全管理。传统的监控系统往往需要人工操作来进行监控和分析，而引入AI技术后，监控系统可以自动识别和分析监控画面中的各种信息，包括人脸识别、行为分析等，大大提高了监控系统的智能化水平。
导读：人工智能与人类工作是当下许多人津津乐道的一个话题，而讨论的重点大多是围绕在“未来人工智能会不会抢走我们的工作”这个方面。
对话式AI机器人，大家并不陌生，大到国家级会议服务，小到零售商铺都遍布它们的身影，可以说，如今的AI机器人已经服务于社会生活的各个领域。
很多想学人工智能的人会有一个疑问，就是我该怎么学？是自学还是跟着老师学，如果是跟着老师学，我该跟着哪位老师学？ 一直以来，人工智能界都存在两个现象，一方面有一些专家学者一直在前沿处发表paper和讲解相对高深的AI技术，这个需要听众一定基础才能理解，而另一个方面充斥着眼花缭乱的非AI技术专家创办的培训班教授想要学基础入门AI的群众AI，这个其实会误导很多学生，因为AI的入门门槛其实不低，很多这些培训机构的老师都没有在人工智能技术这里有扎实的基础。这就造成其实大量的想要学习AI的人走弯路，并且无法直接接触到A
从左至右：Google AI 主管 Jeff Dean，加州大学伯克利分校教授 Celeste Kidd，Pythorch 主管 Soumith Chintala，Nvidia 机器学习研究主管 Anima Anandkumar，以及 IBM 研究总监 Dario Gil
序言 2014 年秋季，人工智能百年研究（OneHundred Year Study）项目启动，这是一项对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响的长期学术研究。这项研究包含使用人工智能计算系统的科学、工程和应用实现。监督该「百年研究」的常务委员会（Standing Committee）组建了一个研究小组（Study Panel）来每五年评估一次人工智能所处的状态——这是本项目的核心活动。 本研究小组要回顾从上次报告到现在这段时间人工智能的进展，展望未来潜在的进展并且描述这些进展对于技术、社会的挑战与机遇，涉
2021年8月25日，Nature Methods发表了德国慕尼黑大学David B. Blumenthal等人的一篇文章，该文章讨论了生物医学研究中AI模型的报告格式。
摘要：本文节选自斯坦福大学「人工智能百年研究」的首份报告：《2030 年的人工智能与生活》，这篇报告是计划持续至少 100 年的研究系列中的第一篇。该报告描述了目前人工智能相关技术、法律以及道德上的挑战，并对产业界、学界、政界三方人士提供了人工智能技术、应用、政策上的指导与建议。公众号后台回复 “AI”，获取本文报告。
随着2024年的到来，人工智能领域正迎来前所未有的变革和发展。从深度学习到自然语言处理，AI技术的每一个分支都在经历着快速的进步。在这个关键的时刻，业界专家们提出了对未来趋势的深刻洞察，预测了将形成AI发展主流的关键方向。智哪儿整合了这些专家的观点，旨在为我们勾勒出2024年AI技术可能达到的新高度和其潜在的社会影响。
前不久进入了智慧社区、智慧园区和智慧校园行业，于是打算就智慧社区下的智慧小区写两篇文章，一篇是介绍智慧小区，一篇是关于如何构建智慧小区管理系统。
晃眼之间，2022 年已过了近两个月，哪些科技趋势是开发者最为关心的呢？是去年火出圈的元宇宙、还是近期引起社区广泛关注的一系列 AI for Science 成果，比如 DeepMind 推出的 AI 编程系统 AlphaCode？站在 2022 年的起点展望前方，这些热点主题都值得继续探讨。在 2 月 26 日上海临港举办的 WAIC2022 上海人工智能开发者大会上，各路嘉宾学者将齐聚一堂与开发者共叙人工智能发展的前景。 本届 WAIC 大会由三大核心模块组成，分别是会议论坛、技术工作坊、嘉年华互动。
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